电容层析成像图像重建的总变差正则化算法

针对电容层析成像（ECT）逆问题解的不适定性,本文提出一种基于总变差（total variation,TV）正则化的图像重建算法。同传统的2范数Tikhonov正则化方法相比,该算法（基于1范数正则化）不仅保证了逆问题求解的稳定性,而且提高了对介质非连续分布的区域成像的分辨能力,具有良好的保边缘性。仿真及实验结果表明,该算法在重建图像质量和重建速度两方面均具有优势。     

电容层析成像系统图像重建新算法的研究

快速而又具在一定精度的图像重建算法是电容层析成像（ＥＣＴ）技术的关键。本文提出一种用多元线性回归法建立ＥＣＴ系统正向模型,用正则化法获得图像重建这一不适宜逆问题稳定解的图像重建新算法。仿真结果表明该方法能快速而较高精度地重建出两相流断层图像。     

电容层析成像中图像重建算法评述

电容传感器具有非侵入、响应快、低成本、测量范围宽及易于安装等特点,在多相流在线检测中具有良好的发展前景。 电容层析成像中图像的重建算法与技术,是其在工业实际中得以应用的关键。近年来在图像重建方面的研究取得了较大的进 展,Tikhonov正则法,基于LBP迭代法、Landweber迭代法、同步迭代法及神经元网络法等对图像重建精度比LBP方法都有 了明显的提高,但其重建速度有待于进一步提高以适应在线应用。     

基于预优化变换的电容层析成像图像重建算法

本文提出了一种新型快速电容层析成像的图像重建算法。该方法首先将图像重建的病态问题转化为泛函极小化问题，然后采用Fletcher-Reeves算法（FR）有效地求解该泛函，并在求解的过程中引入物理意义上的约束使获得的解更符合实际情况。数值实验表明该算法的图像重建效果优于线性反投影法、Tikhonov正则法和Landweber迭代法，而且该算法具有较强的抗噪声能力。     

基于改进信赖域的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像技术中的"软场"效应和病态问题,提出了一种改进信赖域的新电容层析成像算法。在分析电容层析成像基本原理的基础上,推导出了求解ECT反问题的信赖域算法的计算步骤,同时利用BFGS公式对迭代过程中产生的Hesse矩阵进行校正。在此基础上对信赖域算法的收敛性进行了分析和证明,算法满足收敛条件且重建图像误差小。仿真和实验结果表明,和LBP、Landweber和共轭梯度算法相比,对于简单流型该算法兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点,为ECT图像重建算法的研究提供了一个新的方法。     

动态电容层析成像图像重建算法

提出了融合ECT测量信息和被测对象动态演化信息的新型图像重建模型;基于Tikhonov正则化方法,建立一个同时考虑了ECT测量信息、被测对象动态演化信息、时间与空间约束的新型图像重建目标泛涵,将图像重建问题转化为最优化问题;提出了集成分裂Bregman迭代法优势的新型算法求解该目标泛涵。数值仿真结果表明,所提出的图像重建算法其图像重建质量均优于OIOR算法、STR算法及PLI算法;同时由于所提出的图像重建算法同时考虑了测量数据和重建模型的不精确性,其抵抗测量噪声的能力得以提高。     

基于多项式加速的电容层析成像图像重建算法

针对普通迭代方法收敛速度慢的问题,提出一种多项式加速的正则化迭代电容层析成像算法来加快其收敛速度.在介绍12电极电容层析成像系统基本原理的基础上,给出了该算法的数学模型,并利用谱分析对该算法的收敛性进行了证明.探讨了ECT应用该算法的可行性,该算法易满足收敛条件且重建图像误差小.仿真和实验结果表明,和LBP、Landweber算法相比,该算法兼备成像质量高及收敛速度快等优点,为ECT图像重建算法的研究提供了一个新的思路.     

改进正则化半阈值算法的 ECT 图像重建

针对电容层析成像技术应用于工业多相流管道检测时,图像重建中存在的不适定性、病态性问题,提出一种改进正则化半阈值算法。以L1/2范数为惩戒函数,改进求解L1/2范数所用的半阈值迭代算法中的阈值算子,并以加入加速项的Landweber算法解向量为修正向量,引入改进半阈值正则化模型,优化加速Landweber算法。实验的结果表明,改进正则化半阈值算法在重建图像中相关系数平均达0.91,图像误差平均降至0.21,成像速度保持0.04 s。复杂流型辨识中,改进算法比Landweber迭代算法相关系数提高21.67%,相对误差降低37.01%;比Tikhonov正则化算法相关系数提高22.61%,相对误差降低37.08%;比半阈值算法相关系数和误差分别提高14.85%和降低28.26%。结果表明改进正则化半阈值算法对ECT研究有较好应用前景。     

电容层析成像图像重建中的迭代算法

电容层析成像技术中图像重建算法的准确与快速是其在工业实际中得以应用的关键。Landweber方法是一种简单、灵活的迭代算法，具有很好的正则化特性，它的投影变体能够提供非负的图像重建。Landweber算法实际应用的困难是其收敛速度太低。本文采用预处理方法来加快Landweber迭代方法的收敛速度，即通过较少的迭代次数，获得适当的重建结果。仿真实验表明，同经典的快速算法共轭梯度迭代方法相比，预处理Landweber迭代方法具有更好的重建图像质量。     

基于改进正则法的ECT图像重建算法

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,其解是不稳定的。为获得良好的重建效果,需要采用既保证解的稳定性且又能提高重建图像质量的算法。本文提出了一种新的图像重建算法。在分析标准Tikhonov正则法的基础上,针对ECT逆问题的病态性进行改进,并推导出两步图像重建算法：第一步利用标准Tikhonov正则法的计算值获得权矩阵的估计;第二步采用本文所推导的改进Tikhonov正则法获得最终的重建图像。数值实验表明,该算法所获得的图像重建质量得到了明显的提高,且该算法无需迭代,保证了算法实时性。     

电容层析成像中通用迭代法的研究

根据近几年在电容层析成像（ECT）领域里应用较广泛的迭代方法，给出了一种通用的基于线性模型的投影迭代公式，以便于今后寻求新的更快收敛的迭代法。推导出了通用优化迭代步长公式，避免了凭主观经验选取步长的缺点。进一步得出了通用迭代一单步法公式。对迭代一单步法和投影迭代法进行了比较，结果表明，迭代一单步法成像质量略逊于投影迭代法，但成像速度大大优于投影迭代法，有望应用于在线成像。     

基于加权SVD截断共轭梯度的ECT图像重建算法

针对电容层析成像技术中的“软场”效应和病态问题,基于灵敏度矩阵的奇异值分解理论,提出了一种加权SVD截断共轭梯度的ECT图像重建算法,给出了算法的数学模型,完成了算法的收敛性分析和证明,并将其应用在电容层析成像系统的图像重建中。仿真和实验结果表明,同LBP算法和CG算法相比,该算法有成像效果好,成像速度快,易于实现等特点。     

Regularization parameter optimization based on the constraint of Landweber algorithm for electrical capacitance tomography

Image reconstruction algorithms play an important role in practical applications of electrical capacitance tomography. In the present paper, a combined image reconstruction method is proposed, which takes the results of Landweber algorithm as the constraint condition of Tikhonov algorithm's regularization parameter, calculates the regular parameter, inverts the inverse matrix of sensitivity matrix, and finally obtains the dielectric constant distribution; thus, reconstructed images with improved clarity were obtained. Simulation test are carried out to evaluate and analyze the proposed method from image error, correlation coefficient, image reconstruction time, and anti-noise ability. The results revealed that the Tikhonov regularization algorithm had excellent anti-noise ability; thus, it significantly improved the clarity of reconstructed images and clearly distinguished the multi-phase flow pattern and distribution.     

一种基于自适应算子和移民策略相结合的遗传算法

针对简单遗传算法中容易出现的早熟性收敛问题,采用“自适应算子”和“移民策略”相结合的办法对简单遗传算法进行改进,并且采取了“加速迭代”的操作,最后通过对Schaffer函数的计算表明,本文改进的遗传算法在保证全局收敛的同时有效地避免了早熟性收敛的发生。     

基于RBF神经网络的电阻层析成像算法的研究

本文提出了一种基于RBF神经网络的ERT图像重建算法,并用作者开发的ERT仿真软件得到了数据进行图像重建,与其它传统的成像算法作了对比。研究表明,RBF神经网络适合解决ERT图像重建的非线性问题,该算法具有速度快、精度高的优越性。     

基于蚂蚁算法的机械结构优化设计

蚂蚁算法是近年来出现的仿生优化方法,该算法所具有的正反馈性、协同性及隐合并行性,使之成为一种具有广阔应用前景的优化算法。本文首先介绍了蚂蚁算法的基本原理及其编程方法,接着分别用五杆超静定桁架结构和齿轮减速器结构的优化问题对该算法进行考核。求解结果经与其它优化算法相对比,证实蚂蚁算法在求解机械结构优化问题上也可以获得较为满意的效果。     

一种基于自适应免疫算法的优化设计方法

提出了一种新的机械优化设计方法——自适应免疫算法，该算法以种群的方差和熵作为结束条件，能自动调节优化参数。使用该算法对QAY50全地面起重机的转向梯形进行了优化设计，优化结果表明，该算法在保证全局收敛的同时提高了局部搜索能力，证实了算法的有效性。     

基于多级小波域变换的时域扩散荧光层析成像方法

本研究面向基于无限平板荧光扩散解析模型的时域扩散荧光层析成像的反演问题,提出了一种基于多级小波域变换的图像重建方法。与基于全空间域离散像点的传统重建算法不同,采用小波函数对未知参量的空间域进行多尺度分解,通过逐级细化分解尺度来减少重建的未知参量个数,从而有效地改善重建过程的病态性,提高图像的量化度和空间分辨率。仿体实验验证中采用了基于时间相关单光子技术的非接触模式时域测量系统和两个双目标体平板仿体。实验结果证明了所提的图像重建方法可以有效地改善荧光参数重建图像的空间分辨率,而且相较于传统算法其重建图像量化度有着显著地提高。     

基于混沌免疫算法的偏曲轴少齿差行星传动优化

提出了一种基于混沌免疫算法的偏曲轴少齿差行星齿轮优化方法.以机构的体积和啮合角最小为双优化目标,体现全局优化特点,使设计参数更为合理适用.利用免疫记忆、免疫细胞超变异、免疫调节等机制,记忆库种群混沌搜索等策略,使算法在收敛速度和寻优能力上有较大提高.仿真结果显示它既能减小结构的尺才,又能提高机构的运动性能.